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                                <li><div class="l1">李*</div><div class="l4">北京中**科技信息有限公司</div><div class="l5">16000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-09-18</div></li>
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                                <li><div class="l1">庞*</div><div class="l4">北京东**通事业部</div><div class="l5">15000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-07-14</div></li>
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                                <li><div class="l1">刘**</div><div class="l4">东****信</div><div class="l5">16000</div><div class="l6">上海</div><div class="l7">2016-03-24</div></li>
                                <li><div class="l1">梁**</div><div class="l4">寻****药网</div><div class="l5">16000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-03-24</div></li>
                                <li><div class="l1">赵**</div><div class="l4">北京索为****统技术有限公司 </div><div class="l5">15000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-03-17</div></li>
                                <li><div class="l1">候**</div><div class="l4">电信****天翼</div><div class="l5">16000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-03-10</div></li>
                                <li><div class="l1">肖**</div><div class="l4">深圳彩易****网络技术有限公司</div><div class="l5">14000</div><div class="l6">深圳</div><div class="l7">2016-03-10</div></li>
                                <li><div class="l1">李**    </div><div class="l4">即买送******有限责任公司</div><div class="l5">15000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-03-18</div></li>
                                <li><div class="l1">徐**    </div><div class="l4">北京******博润科技 </div><div class="l5">13000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-03-10</div></li>
                                <li><div class="l1">赵**</div><div class="l4">天****大数据   </div><div class="l5">13000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-03-10</div></li>
                                <li><div class="l1">蔡**</div><div class="l4">北京集****聚合</div><div class="l5">17000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-03-03</div></li>
                                <li><div class="l1">范**</div><div class="l4">蓝汛******科技</div><div class="l5">13000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-02-11</div></li>
                                <li><div class="l1">张** </div><div class="l4">中恒****格科技 </div><div class="l5">16000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-02-07</div></li>
                                <li><div class="l1">李**     </div><div class="l4">北京华夏威***软件科技有限公司</div><div class="l5">13000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-02-11</div></li>
                                <li><div class="l1">张**  </div><div class="l4">北京融***思惟科技发展有限公司</div><div class="l5">14000</div><div class="l6">北京</div><div class="l7">2016-02-04</div></li>
                            </ul>    
          
            </div>
        </div>
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        <div style="text-align:center; color:#fff; font-size:14px; padding-top:10px">由于就业同学在公司担任要职，属于隐私，部分信息隐藏。</div>
    </div>
</div>
<div class="cloud_09"></div>
    <div class="cloud_jd">
<h2>第一阶段linux+搜索+hadoop体系</h2>
<div class="blank10"></div>
<span>Linux基础</span><em>→</em>
<span>shell编程</span><em>→</em>
<span>高并发架构</span><em>→</em>
<span>hadoop体系</span><em>→</em>
<span>HDFS</span><em>→</em>
<span>mapreduce</span><em>→</em>
<span>hbase</span><em>→</em>
<span>zookeeper</span><em>→</em>
<span>hive</span><em>→</em>
<span>lucene搜索</span><em>→</em>
<span>solr/solrcloud</span><em>→</em>
<span>elasticsearch分布式搜索</span><em>→</em>
<span>CM+CDH集群管理</span><em>→</em>
<span>impala</span><em>→</em>
<span>oozie</span><em>→</em>
<span>flume</span><em>→</em>
<span>sqoop</span><em>→</em>
<span>项目实战一</span>
<div class="cl"></div>
<h2>第二阶段机器学习</h2>
<div class="blank10"></div>
<span>R语言</span><em>→</em>
<span>mahout</span><em>→</em>
<span>项目实战二</span>
<div class="cl"></div>
<h2>第三阶段storm流式计算</h2>
<div class="blank10"></div>
<span>kafka</span><em>→</em>
<span>storm</span><em>→</em>
<span>redis</span><em>→</em>
<span>项目实战三</span>
<div class="cl"></div>
<h2>第四阶段spark内存计算</h2>
<div class="blank10"></div>
<span>scala编程</span><em>→</em>
<span>spark core</span><em>→</em>
<span>spark sql</span><em>→</em>
<span>spark streaming</span><em>→</em>
<span>spark mllib</span><em>→</em>
<span>spark graphx</span><em>→</em>
<span>项目实战四</span><em>→</em>
<span>python机器学习</span><em>→</em>
<span>spark python编程</span><em>→</em>
<span>项目实战五</span><em>→</em>
<span>项目实战六</span>
<div class="cl"></div>
<h2>第五阶段云计算平台</h2>
<div class="blank10"></div>
<span>docker</span><em>→</em>
<span>kvm</span><em>→</em>
<span>openstack云计算</span><em>→</em>
<span>就业指导</span>
</div>
<div class="blank10"></div><div class="blank10"></div>
<table width="1044" border="0" align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="cloud_txt">
  <tbody><tr class="t1">
    <td colspan="2">第一阶段：linux+搜索+hadoop体系</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Linux大纲</td>
   
    <td class="tdR tdT">这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR">1)	Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程<br>
2)	了解机架服务器，采用真实机架服务器部署linux<br>
3)	Linux的常用命令：常用命令的介绍、常用命令的使用和练习<br>
4)	Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用；<br>
5)	Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解<br>
6)	VI、VIM编辑器：VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键<br>
7)	Linux用户和组账户管理：用户的管理、组管理<br>
8)	Linux磁盘管理，lvm逻辑卷，nfs详解<br>
9)	Linux系统文件权限管理：文件权限介绍、文件权限的操作<br>
10)	Linux的RPM软件包管理：RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作<br>
11)	yum命令，yum源搭建<br>
12)	Linux网络：Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护<br>
13)	Shell编程：Shell的介绍、Shell脚本的编写<br>
14)	Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署 </td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">大型网站<br>高并发处理</td>
    <td class="tdR tdT">通过本章的学习大家将会了解大数据的源头，数据从何而来，继而更好的了解大数据。并且通过学习何果处理大型网站高并发问题反向更深入的学习了Linux，同时站在了更高的角度去触探了架构。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR">1)	第四层负载均衡<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	Lvs负载均衡<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;i.	负载算法，NAT模式，直接路由模式（DR），隧道模式（TUN）<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	F5负载均衡器介绍<br>
2)	第七层负载均衡<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	Nginx
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	Apache<br>
3)	Tomcat、jvm优化提高并发量<br>
4)	缓存优化<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	Java缓存框架<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;i.	Oscache，ehcache<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	缓存数据库<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;i.	Redis，Memcached<br>
5)	Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache构建二层负载均衡千万并发处理<br>
6)	Haproxy<br>
7)	Fastdfs小文件独立存储管理<br>
8)	Redis缓存系统<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	Redis基本使用
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	Redis sentinel高可用
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;c)	Redis好友推荐算法 </td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Lucene课程</td>
    <td class="tdR tdT">在大数据里面文本数据的搜索是很重要的一块，特别是里面的分词技术，是后面机器学习里面文本挖掘的基石，我们需要深入学习java领域里面的搜索核心技术lucene，同时也可以了解到百度 google这样的搜索系统是怎么架构实现的。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR "><div class="tl1">1)	Lucene介绍</div>
<div class="tl1">2)	Lucene 倒排索引原理</div>&gt;
<div class="tl1">3)	建索引 IndexWriter </div>
<div class="tl1">4)	搜索 IndexSearcher</div>
<div class="tl1">5)	Query</div>
<div class="tl1">6)	Sort和 过滤 （filter）</div>
7)	索引优化和高亮 </td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Solr课程</td>
    <td class="tdR tdT">接着前面lucene技术搜索，如果把lucene技术比如为发动机，那solr就是一两成型的汽车了。学习完solr可以帮助你在企业里面快速的架构搜索系统。首先Solr是基于Lucene做的，Lucene是一套信息检索工具包，但并不包含搜索引擎系统，它包含了索引结构、读写索引工具、相关性工具、排序等功能，因此在使用Lucene时你仍需要关注搜索引擎系统，例如数据获取、解析、分词等方面的东西。而Solr的目标是打造一款企业级的搜索引擎系统，因此它更接近于我们认识到的搜索引擎系统，它是一个搜索引擎服务，通过各种API可以让你的应用使用搜索服务，而不需要将搜索逻辑耦合在应用中。而且Solr可以根据配置文件定义数据解析的方式，更像是一个搜索框架，它也支持主从、热换库等操作。还添加了飘红、facet等搜索引擎常见功能的支持。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl1">1)	什么是solr</div>
<div class="tl1">2)	为什么工程中要使用solr</div>
<div class="tl1">3)	Solr的原理</div>
<div class="tl1">4)	如何在tomcat中运行solr</div>
<div class="tl1">5)	如何利用solr进行索引与搜索</div>
<div class="tl1">6)	solr的各种查询</div>
<div class="tl1">7)	solr的Filter</div>
<div class="tl1">8)	solr的排序</div>
<div class="tl1">9)	solr的高亮</div>
<div class="tl1">10)	solr的某个域统计</div>
<div class="tl1">11)	solr的范围统计</div>
<div class="tl1">12)	solrcloud集群搭建</div></td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="10" class="tdL tdLt">Hadoop<br>离线计算大纲</td>
    <td class="tdR tdT"><strong>一、初识hadoop</strong>
    听过大数据，必听过hadoop，此部分带领大家了解hadoop的用途，在大数据中的用途，以及快速搭建一个hadoop的实验环境，在本过程中不仅将用到前面的Linux知识，而且会对hadoop的架构有深入的理解，并为你以后架构大数据项目打下坚实基础。 <p></p></td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl2">1)	Hadoop生态环境介绍</div>
<div class="tl2">2)	Hadoop云计算中的位置和关系</div>
<div class="tl2">3)	国内外Hadoop应用案例介绍</div>
<div class="tl2">4)	Hadoop 概念、版本、历史</div>
<div class="tl2">5)	Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构</div>
<div class="tl2">6)	Hadoop 的集群结构</div>
<div class="tl2">7)	Hadoop 伪分布的详细安装步骤</div>
<div class="tl2">8)	通过命令行和浏览器观察hadoop </div></td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR tdT"><strong>二、	HDFS体系结构和shell以及java操作</strong>
详细剖析HDFS，从知晓原理到开发网盘的项目让大家打好学习大数据的基础，大数据之于分布式，分布式学习从学习分布式文件系统（HDFS）开始。
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl2">1)	HDFS底层工作原理</div>
<div class="tl2">2)	HDFS datanode,namenode详解</div>
<div class="tl2">3)	Hdfs shell</div>
<div class="tl2">4)	Hdfs java api</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR tdT"><strong>三、	详细讲解Mapreduce</strong>
Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的，此处的学习除了老师详细的讲解理论外，会通过大量的案例让大家彻底掌握。
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl2">1)	Mapreduce四个阶段介绍</div>
<div class="tl2">2)	Writable</div>
<div class="tl2">3)	InputSplit和OutputSplit</div>
<div class="tl2">4)	Maptask</div>
<div class="tl2">5)	Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner</div>
<div class="tl2">6)	Reducer</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR tdT"><strong>四、	Mapreduce案例案例</strong></td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl1">1)	二次排序</div>
<div class="tl1">2)	倒排序索引</div>
<div class="tl1">3)	最优路径</div>
<div class="tcl">4)	电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析（中国棱镜计划）</div>
<div class="tl2">5)	社交好友推荐算法</div>
<div class="tl2">6)	互联网精准广告推送 算法</div>
<div class="tl2">7)	阿里巴巴天池大数据竞赛 《天猫推荐算法》案例</div>
<div class="tl2">8)	Mapreduce实战pagerank算法</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR tdT"><strong>五、	Hadoop2.x集群搭建</strong>
前面带领大家开发了大量的MapReduce程序，此部分将带来大家让开发的程序运行在分布式集群中，并且运行在健壮高可用的集群中。
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl2">1)	Hadoop2.x集群结构体系介绍</div>
<div class="tl2">2)	Hadoop2.x集群搭建</div>
<div class="tl2">3)	NameNode的高可用性（HA）</div>
<div class="tl2">4)	HDFS Federation</div>
<div class="tl2">5)	ResourceManager 的高可用性（HA）</div>
<div class="tl2">6)	Hadoop集群常见问题和解决方法</div>
7)	Hadoop集群管理
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">分布式数据库<br>Hbase</td>
    <td class="tdR tdT">大数据中使用Hbase的案例多的举不胜举，也可凸显大家学习的必要性。即使工作多年的大数据工程师Hbase的优化也是需要好好学习的重点。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl1">1)	HBase定义</div>
<div class="tl1">2)	HBase与RDBMS的对比</div>
<div class="tl1">3)	数据模型</div>
<div class="tl1">4)	系统架构</div>
<div class="tl1">5)	HBase上的MapReduce</div>
<div class="tl1">6)	表的设计</div>
<div class="tl1">7)	集群的搭建过程讲解</div>
<div class="tl1">8)	集群的监控</div>
<div class="tl1">9)	集群的管理</div>
<div class="tl1">10)	HBase Shell以及演示</div>
<div class="tl1">11)	Hbase 树形表设计</div>
<div class="tl1">12)	Hbase 一对多 和 多对多 表设计</div>
<div class="tl1">13)	Hbase 微博 案例</div>
<div class="tl1">14)	Hbase 订单案例</div>
<div class="tl1">15)	Hbase表级优化</div>
<div class="tl1">16)	Hbase 写数据优化</div>
<div class="tl1">17)	Hbase 读数据优化</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">数据仓库Hive</td>
    <td class="tdR tdT ">Hive是使用sql进行计算的hadoop框架，工作中最常用到的部分，也是面试的重点，此部分大家将从方方面面来学习Hive的应用，任何细节都将给大家涉及到。
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR "><div class="tl1">1)	数据仓库基础知识</div>
<div class="tl1">2)	Hive定义</div>
<div class="tl1">3)	Hive体系结构简介</div>
<div class="tl1">4)	Hive集群</div>
<div class="tl1">5)	客户端简介</div>
<div class="tl1">6)	HiveQL定义</div>
<div class="tl1">7)	HiveQL与SQL的比较</div>
<div class="tl1">8)	数据类型</div>
<div class="tl1">9)	外部表和分区表</div>
<div class="tl1">10)	ddl与CLI客户端演示</div>
<div class="tl1">11)	dml与CLI客户端演示</div>
<div class="tl1">12)	select与CLI客户端演示</div>
<div class="tl2">13)	Operators 和 functions与CLI客户端演示</div>
<div class="tl2">14)	Hive server2 与jdbc</div>
<div class="tl2">15)	用户自定义函数（UDF 和 UDAF）的开发与演示</div>
<div class="tl2">16)	Hive 优化</div>
</td>
  </tr>
 <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">数据迁移工具Sqoop</td>
    <td class="tdR tdT">sqoop适用于关系型数据库和HDFS分布式数据系统之间进行数据转换，在企业中，是构建数据仓库的一大工具。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR">1)	介绍 和 配置Sqoop<br>
2)	Sqoop shell使用<br>
3)	Sqoop-import<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	DBMS-hdfs
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	DBMS-hive
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;c)	DBMS-hbase<br>
4)	Sqoop-export
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Flume分布式<br>日志框架</td>
    <td class="tdR ">Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。大家学习完此节后不但可以掌握Flume的使用，而且可以进行对于Flume的开发。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR "><div class="tl2">1)	flume简介-基础知识</div>
<div class="tl2">2)	flume安装与测试</div>
<div class="tl2">3)	flume部署方式</div>
<div class="tl2">4)	flume source相关配置及测试</div>
<div class="tl2">5)	flume sink相关配置及测试</div>
<div class="tl2">6)	flume selector 相关配置与案例分析</div>
<div class="tl2">7)	flume Sink Processors相关配置和案例分析</div>
<div class="tl2">8)	flume Interceptors相关配置和案例分析</div>
<div class="tl2">9)	flume AVRO Client开发</div>
<div class="tl2">10)	flume 和kafka 的整合</div>
</td>
  </tr>
   <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Zookeeper<br>开发</td>
    <td class="tdR tdT">Zookeeper在分布式集群（Hadoop生态圈）中的地位越来越突出，对分布式应用的开发也提供了极大便利，这也是这里我们带领大家深入学习 Zookeeper的原因。本课程主要内容包括Zookeeper深入、客户端开发（Java编程，案例开发）、日常运维、Web界面监控。大家这里学好Zookeeper，对后面学习其他技术至关重要。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl2">1)	Zookeeper  java api开发</div>
<div class="tl2">2)	Zookeeper rmi高可用分布式集群开发</div>
<div class="tl2">3)	Zookeeper  redis高可用监控实现</div>
<div class="tl2">4)	Netty 异步io通信框架</div>
5)	Zookeeper实现netty分布式架构的高可用
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="16" class="tdL tdLt">项目实战</td>
    <td class="tdR tdT"><strong>某大型电商日志分析和订单管理</strong>
在实战中学习，技术点非常多，怎么样实际运用这些点是我们在自学过程中体验不到的。电商日志分析包括：pv、uv，跳出率，二跳率、广告转化率、搜索引擎优化等，订单模块有：产品推荐，商家排名，历史订单查询，订单报表统计等。
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><strong>项目技术架构体系：</strong><br>
<div class="tl2">a)	Web项目和云计算项目的整合</div>
<div class="tl2">b)	Flume通过avro实时收集web项目中的日志</div>
<div class="tl2">c)	数据的ETL</div>
<div class="tl2">d)	Hive 批量 sql执行</div>
<div class="tl2">e)	Hive 自定义函数</div>
<div class="tl2">f)	Hive和hbase整合。</div>
<div class="tl2">g)	Hbase 数据支持 sql查询分析</div>
<div class="tl2">h)	Mapreduce数据挖掘</div>
<div class="tl2">i)	Hbase dao处理</div>
<div class="tl2">j)	Sqoop 在项目中的使用。</div>
<div class="tl2">k)	Mapreduce 定时调用和监控</div>
</td>
  </tr>
</tbody></table>
<div class="blank10"></div><div class="blank10"></div>
<table width="1044" border="0" align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="cloud_txt"> 
   <tbody><tr class="t1">
    <td colspan="2">第二阶段：机器学习</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">R语言<br>机器学习</td>
    <td class="tdR tdT">R本身是一款十分优秀的数据分析和数据可视化软件，同时作为第一代机器学习的工具，其中包括大量用于机器学习的添加包。此部分带领大家学习R语言更是带领大家进入机器学习的领域，机器学习算法为主线的同时，通过案例学习将会让大家对内容脉络掌握的更加清晰。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR "><div class="tl2">1)	R语言介绍，基本函数，数据类型</div>
<div class="tl2">2)	线性回归</div>
<div class="tl2">3)	朴素贝叶斯聚类</div>
<div class="tl2">4)	决策树分类</div>
<div class="tl2">5)	k均值聚类&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	离群点检测</div>
<div class="tl2">6)	关联规则探索</div>
7)	神经网络</td>

  </tr>
     <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Mahout<br>机器学习</td>
    <td class="tdR tdT">Mahout提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，很多公司会使用Mahout方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。Mahout通过使用 Apache Hadoop，可以有效地扩展到云中。被业界奉为第二代机器学习工具。此部分过后大家不仅会学习到mahout的组件而且会有项目让大家真正把它应用到工作中。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR">1)	介绍为什么使用它,它的前景<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	简单介绍Mahout
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	简单介绍机器学习
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;c)	实例演示Mahout单机推荐程序<br>
2)	配置安装（hadoop2.x版本的）编译安装步骤说明<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	命令行中测试运行协同过滤概念<br>
3)	推荐<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	讲解基于用户的协同过滤
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	讲解基于物品的协同过滤<br>
4)	分类<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	分类概念
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	分类的应用及Mahout分类优势
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;c)	分类和聚类、推荐的区别
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;d)	分类工作原理<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;e)	分类中概念术语
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;f)	分类项目工作流
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;g)	如何定义预测变量
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;h)	线性分类器的介绍，及贝叶斯分类器<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;i)	决策树分类器的介绍，及随机森林分类器
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;j)	如何使用贝叶斯分类器和随机森林分类器的代码展示<br>
5)	聚类<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	聚类概念
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	聚类步骤流程
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;c)	聚类中的距离测度
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;d)	讲解K-means聚类
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;e)	K-means聚类算法展示<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;f)	聚类其他算法
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;g)	介绍TF-IDF
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;h)	归一化
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;i)	微博聚类案例
</td>
  </tr>
    <tr>
    <td rowspan="16" class="tdL tdLt">项目实战</td>
    <td class="tdR tdT"><strong>微博营销数据挖掘项目</strong>
使用数据来自微博平台，项目目标通过机器学习所学知识挖掘目标客户群体，找到代言人进行微博营销广告投放。
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><strong>项目技术架构体系：</strong><br><div class="tl1">a)	分布式平台	Hadoop，MapReduce</div>
<div class="tl1">b)	数据采集		Flume</div>
<div class="tl1">c)	数据清洗		ETL</div>
<div class="tl1">d)	数据库		Hbase，Redis</div>
<div class="tl1">e)	机器学习		Mahout</div>
</td>
  </tr>
</tbody></table>
<div class="blank10"></div><div class="blank10"></div>
<table width="1044" border="0" align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="cloud_txt"> 
   <tbody><tr class="t1">
    <td colspan="2">第三阶段：storm流式计算</td>
  </tr> 
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">redis缓存<br>系统课程大纲</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR "><div class="tl2">1) redis特点、与其他数据库的比较</div>
<div class="tl2">2) 如何安装redis</div>
<div class="tl2">3) 如何使用命令行客户端</div>
<div class="tl2">4) redis的字符串类型</div>
<div class="tl2">5) redis的散列类型</div>
<div class="tl2">6) redis的列表类型</div>
<div class="tl2">7) redis的集合类型</div>
<div class="tcl">8) 如何使用java访问redis【a.python访问redis,scala访问redis】</div>
<div class="tl2">9) redis的事务(transaction)</div>
<div class="tl2">10) redis的管道(pipeline)</div>
<div class="tl2">11) redis持久化(AOF+RDB)</div>
<div class="tl2">12) redis优化</div>
<div class="tl2">13) redis的主从复制</div>
<div class="tl2">14) redis的sentinel高可用</div>
<div class="tl2">15) twemproxy,codis实战</div>
<div class="tl2">16) redis3.x集群安装配置</div>

</td>
  </tr> 
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Kafka课程</td>
    <td class="tdR tdT">Kafka是当下流行的队列，可以说是从数据采集到大数据计算承上启下的重要环节，大家在此部分将会详细学习它的架构，kafka在大家大数据的项目中几乎都会涉及到。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR "><div class="tl1">1)	kafka是什么</div>
<div class="tl1">2)	kafka体系结构</div>
<div class="tl1">3)	kafka配置详解</div>
<div class="tl1">4)	kafka的安装</div>
<div class="tl1">5)	kafka的存储策略</div>
<div class="tl1">6)	kafka分区特点</div>
<div class="tl1">7)	kafka的发布与订阅</div>
<div class="tl1">8)	zookeeper协调管理</div>
<div class="tl1">9)	java编程操作kafka</div>
<div class="tl1">10)	scala编程操作kafka</div>
<div class="tl1">11)	flume 和kafka 的整合</div>
<div class="tl1">12)	Kafka 和storm 的整合</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Storm<br>实时数据处理</td>
    <td class="tdR tdT">本部分学习过后，大家将全面掌握Storm内部机制和原理，通过大量项目实战，让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！譬如可以一个人搞定淘宝双11大屏幕项目！不光从项目的开发的层次去实现，并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><strong>项目技术架构体系：</strong><br><div class="tl1">1)	Storm的基本概念</div>
<div class="tl1">2)	Storm的应用场景</div>
<div class="tl1">3)	Storm和Hadoop的对比</div>
<div class="tl1">4)	Storm集群的安装的linux环境准备</div>
<div class="tl1">5)	zookeeper集群搭建</div>
<div class="tl1">6)	Storm集群搭建</div>
<div class="tcl">7)	Storm配置文件配置项讲解</div>
<div class="tcl">8)	集群搭建常见问题解决</div>
<div class="tcl">9)	Storm常用组件和编程API：Topology、 Spout、Bolt</div>
<div class="tcl">10)	Storm分组策略(stream groupings)</div>
<div class="tcl">11)	使用Strom开发一个WordCount例子</div>
<div class="tcl">12)	Storm程序本地模式debug、Storm程序远程debug</div>
<div class="tcl">13)	Storm事物处理</div>
<div class="tcl">14)	Storm消息可靠性及容错原理</div>
<div class="tcl">15)	Storm结合消息队列Kafka：消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API</div>
<div class="tl2">16)	Storm Trident概念</div>
<div class="tl2">17)	Trident state 原理</div>
<div class="tl2">18)	Trident开发实例</div>
<div class="tl2">19)	Storm DRPC(分布式远程调用)介绍</div>
<div class="tl2">20)	Storm DRPC实战讲解</div>
<div class="tl2">21)	Storm和Hadoop 2.x的整合：Storm on Yarn</div>
<strong>Storm开发实战： Kafka+Storm+Hbase+redis项目实战，以及多个案例</strong>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="16" class="tdL tdLt">项目实战</td>
    <td class="tdR tdT"><strong>中国移动基站保障平台</strong>
一个市级移动公司，每天的产生海量话务数据（一线城市更高），通过大数实时分析，监控每个基站的掉话率，基站通话总数，基站掉话总数，基站告警，3g/4g上网流量实时监控。对以上维度进行实时分析以达到对基站工作情况的监控。
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><strong>项目技术架构体系：</strong><br>Storm+hbase+kafka+flume+echarts<br>
<div class="tl1">a)	flume实时采集日志</div>
<div class="tl1">b)	kafka缓冲队列</div>
<div class="tl1">c)	storm实时处理</div>
<div class="tl1">d)	Hbase dao存储处理结果</div>
<div class="tl1">e)	前端Web实时展示报表</div>
</td>
  </tr>
</tbody></table>
<div class="blank10"></div><div class="blank10"></div>
<table width="1044" border="0" align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="cloud_txt"> 
   <tbody><tr class="t1">
    <td colspan="2">第四阶段：spark内存计算</td>
  </tr>  
     <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Python课程</td>
    <td class="tdR tdT">Python语言的部分大家在学习后可以完全掌握Python的精髓，并通过这部分的学习给大家打好一个基础，在其他计算框架中多语言的使用上都会涉及到Python这门流行的语言。同时课程里会通过机器学习的案例让大家学习Python的同时去更好的理解机器学习。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl2">1)	介绍Python以及特点</div>
<div class="tl2">2)	Python的安装</div>
<div class="tl2">3)	Python基本操作（注释、逻辑、字符串使用等）</div>
<div class="tl2">4)	Python数据结构（元组、列表、字典）</div>
<div class="tl2">5)	使用Python进行批量重命名小例子</div>
<div class="tl2">6)	Python常见内建函数</div>
<div class="tl2">7)	更多Python函数及使用常见技巧</div>
<div class="tl2">8)	异常</div>
<div class="tl2">9)	Python函数的参数讲解</div>
<div class="tl2">10)	Python模块的导入</div>
<div class="tl2">11)	Python中的类与继承</div>
<div class="tl2">12)	网络爬虫案例</div>
<div class="tl2">13)	数据库连接，以及pip安装模块</div>
<div class="tl2">14)	Mongodb基础入门</div>
<div class="tl2">15)	讲解如何连接mongodb</div>
<div class="tl2">16)	Python的机器学习案例</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Scala课程</td>
    <td class="tdR tdT">在此部分内，将更注重scala的各种语言规则与简单直接的应用，而不在于其是如何具体实现，通过学习本课程能具备初步的Scala语言实际编程能力。本部分课程也可以视为大家下面学习Spark课程的铺垫，供大家扫盲熟悉Scala，提前进行热身运动。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR "><div class="tl2">1)	scala解释器、变量、常用数据类型等</div>
<div class="tl2">2)	scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构</div>
<div class="tl2">3)	scala的函数、默认参数、变长参数等</div>
<div class="tl2">4)	scala的数组、变长数组、多维数组等</div>
<div class="tl2">5)	scala的映射、元组等操作</div>
<div class="tl2">6)	scala的类，包括bean属性、辅助构造器、主构造器等</div>
<div class="tcl">7)	scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等</div>
<div class="tl2">8)	scala的包、引入、继承等概念</div>
<div class="tl2">9)	scala的特质</div>
<div class="tl2">10)	scala的操作符</div>
<div class="tl2">11)	scala的高阶函数</div>
<div class="tl2">12)	scala的集合</div>
<div class="tl2">13)	scala数据库连接</div>
</td>
  </tr>
     <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Spark<br>大数据处理</td>
    <td class="tdR tdT">本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践，Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。不仅面向项目开发人员，甚至对于研究Spark的学员，此部分都是非常有学习指引意义的课程。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl1">1)	Spark介绍</div>
<div class="tl1">2)	Spark应用场景</div>
<div class="tcl">3)	Spark和Hadoop MR、Storm的比较和优势</div>
<div class="tl1">4)	RDD </div>
<div class="tl1">5)	Transformation</div>
<div class="tl1">6)	Action</div>
<div class="tl1">7)	Spark计算PageRank</div>
<div class="tl1">8)	Lineage</div>
<div class="tl1">9)	Spark模型简介</div>
<div class="tl1">10)	Spark缓存策略和容错处理</div>
<div class="tl1">11)	宽依赖与窄依赖</div>
<div class="tl1">12)	Spark配置讲解</div>
<div class="tl1">13)	Spark集群搭建</div>
<div class="tl1">14)	集群搭建常见问题解决</div>
<div class="tl1">15)	Spark原理核心组件和常用RDD</div>
<div class="tl1">16)	数据本地性</div>
<div class="tl1">17)	任务调度</div>
<div class="tl1">18)	DAGScheduler</div>
<div class="tl1">19)	TaskScheduler</div>
<div class="tl1">20)	Spark源码解读</div>
<div class="tl1">21)	性能调优</div>
<div class="tl2">22)	Spark和Hadoop2.x整合：Spark on Yarn原理</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Spark Streaming<br>实时计算</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR">

<div class="tl2">1)	Spark Streaming：数据源和DStream</div>
<div class="tl2">2)	无状态transformation与有状态transformation</div>
<div class="tl2">3)	Streaming Window的操作</div>
<div class="tl2">4)	sparksql 编程实战</div>
<div class="tl2">5)	spark的多语言操作</div>
<div class="tl2">6)	spark最新版本的新特性</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Spark MLlib<br>机器学习</td>
    <td class="tdR tdT">前面课程大家已经掌握第一代机器学习工具R，而后又学习了第二代机器学习工具Mahout，这里大家将会学习第三代机器学习工具MLlib，大家不仅将会了解MLlib的组件及其调用，而且会通过Spark的项目深入了解MLlib的现实使用。通过此部分大家也可以看出课程不仅着眼于现在，更是着眼于大家的未来在行业中的发展。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR ">1)	介绍	 <br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;a)	Spark MLlib组件介绍
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;b)	基本数据类型	 <br>
2)	回归算法	 <br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;c)	广义线性模型	 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;d)	逻辑回归	 <br>
3)	分类算法<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;e)	朴素贝叶斯	
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;f)	决策树	
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;g)	随机森林	 <br>
4)	第四章	推荐系统 <br>
5)	第五章	聚类	 <br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;h)	Kmeans	
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;i)	Sparse kmeans	
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;j)	Kmeans++	 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;k)	Kmeans II	<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;l)	Streaming kmeans	
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;m)	Gaussian Mixture Model
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Sparkt GraphX <br>图计算</td>
   
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR ">
<div class="tl1">a)	二分图</div>	 
<div class="tl1">b)	概述	 </div>	 
<div class="tl1">c)	构造图	 </div>	 
<div class="tl1">d)	属性图	 </div>	 
<div class="tl1">e)	PageRank	</div>	 
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="16" class="tdL tdLt">项目实战</td>
    <td class="tdR tdT"><strong>智慧城市大数据分析项目</strong>
城市中每时每刻都会产生海量数据，应用数据挖掘、机器学习和可视化技术，分析出的数据可以改进城市规划，缓解交通拥堵，抓捕罪犯。项目会使用真实的数据。
涉及到所学知识如下：
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><strong>项目技术架构体系：</strong><br><div class="tl2">a)	实时流处理	Kafka，Spark Streaming</div>
<div class="tl2">b)	分布式运算	Hadoop，Spark</div>
<div class="tl2">c)	数据库		Hbase，Redis</div>
<div class="tl2">d)	机器学习	Spark Mllib</div>
<div class="tl2">e)	前台web展示数据	Struts2，echart</div>
</td>
  </tr>
   <tr>
    <td class="tdR tdT"><strong>手机软件推荐系统项目</strong>
使用数据来自某互联网平台手机助手，项目目标通过机器学习所学知识挖掘平台手机用户喜好，给用户准确推荐手机软件，类似360手机助手、华为手机助手、百度手机助手推荐功能。
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><strong>项目技术架构体系：</strong><br><div class="tcl">a)	分布式平台	Hadoop，Spark</div>
<div class="tl1">b)	数据清洗   	Hive </div>
<div class="tl1">c)	数据分析    R  RStudio</div>
<div class="tl1">d)	推荐服务	Dubbox</div>
<div class="tl1">e)	规则过滤    Drools</div>
<div class="tl1">f)	机器学习	MLlib</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR tdT"><strong>网络流量异常检测项目</strong>
项目目标通过机器学习所学知识检测出异常，包括检测欺诈，网络攻击，服务器传感器故障灯（本项目用户现在热门的电商网站的流量分析检测，比如京东，天猫，淘宝等）。项目功能应用于各大互联网平台中，各大互联网平台均需要网络安全予以重视和预防以及检测。
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><strong>项目技术架构体系：</strong><br>a)	数据存储	Hadoop
<div class="tl1">b)	数据准备  	Spark</div>
<div class="tl1">c)	数据分析	R  RStudio</div>
<div class="tl1">d)	机器学习	MLlib</div>
<div class="tl1">e)	数据评价及调参</div>
</td>
  </tr>
</tbody></table>
<div class="blank10"></div><div class="blank10"></div>
<table width="1044" border="0" align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="cloud_txt"> 
   <tbody><tr class="t1">
    <td colspan="2">第五阶段：云计算平台</td>
  </tr> 
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">Docker 课程</td>
    <td class="tdR tdT">Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR "><div class="tl1">1)	基本介绍</div>
<div class="tl1">2)	vm docker 对比</div>
<div class="tl1">3)	docker基本架构介绍</div>
<div class="tl1">4)	unfs cgroup namespace</div>
<div class="tl1">5)	进程虚拟化 轻量级虚拟化</div>
<div class="tl1">6)	docker 安装</div>
<div class="tl1">7)	docker 镜像制作</div>
<div class="tl1">8)	docker 常用命令</div>
<div class="tl1">9)	docker 镜像迁移</div>
<div class="tl2">10)	docker pipework【i.openvswitch】</div>
<div class="tl1">11)	docker weave</div>
</td>
  </tr>
     <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">虚拟化KVM</td>
    <td class="tdR tdT">云计算算平台，比如openstack，cloudstack 底层采用的技术都是虚拟化方案，现在以kvm市场占有率最高，我们要深入的去学习这些原生的虚拟化，才能深入了解和架构openstack这样的云计算的平台，也才更有能力去开发自己的云计算平台。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR"><div class="tl2">1)	虚拟化介绍，虚拟化适用场景等等</div>
<div class="tl2">2)	Qemu Libvirt &amp; KVM</div>
<div class="tl2">3)	安装KVM, Qemu, Libvirt</div>
<div class="tl2">4)	QEMU-KVM: 安装第一个能上网的虚拟机</div>
<div class="tl2">5)	Kvm虚拟机 nat,网桥基本原理</div>
<div class="tl2">6)	kvm虚拟机克隆</div>
<div class="tl2">7)	kvm虚拟机vnc配置</div>
<div class="tl2">8)	kvm虚拟机扩展磁盘空间</div>
<div class="tl2">9)	Kvm快照</div>
<div class="tl2">10)	Kvm 迁移</div>
<div class="tl2">11)	Java,python,c语言编程控制kvm</div>
<div class="tl2">12)	构建自己的虚拟云平台</div>
</td>
  </tr>
  <tr>
    <td rowspan="2" class="tdL tdLt">云平台OpenStack</td>
    <td class="tdR tdT">在实战中学习，课程绝不纸上谈兵，通过搭建和调试一个真实的openstack平台，深入浅出， 详细讲解openstack的各个组成模块：keystone, glance, nova, cinder, neutron, horizen。课程中遇到的各种实际问题，不仅演示了如何解决，更是要教会大家学会去找到解决问题的方法。难点问题全面讲解。在云计算的各种技术当中，网络部分是最难，也是最复杂多样的。课程中针对虚拟网络进行了详细的讲解，包括基本原理，以及实际环境搭建，问题的跟踪和解决。讲师拥有丰富的移动集团工作经验，负责云平台的各方面工作，讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。</td>
  </tr>
  <tr>
    <td class="tdR "><div class="tl2">1)	openstack介绍和模块基本原理分析</div>
<div class="tl2">2)	openstack多节点安装部署【a.采用centos6.x系统】</div>
<div class="tl2">3)	Keystone基本原理</div>
<div class="tl2">4)	glance</div>
<div class="tl2">5)	Cinder</div>
<div class="tl2">6)	Swift</div>
<div class="tl2">7)	Neutron</div>
<div class="tl2">8)	Openstack api 二次开发</div>
</td>
  </tr>
</tbody></table><div class="blank10"></div><div class="blank10"></div><div class="blank10"></div><div class="blank10"></div>
<!--main END-->

</body>
</html>-->